"""
Tensor中的矩阵分解
常见的矩阵分解
- LU分解 将矩阵A分解成L（下三角）矩阵和 U（上三角）矩阵的乘积
- QR分解 将原矩阵分解成一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积
- EVD分解 特征值分解
    * 将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法
    * 特征值vs特征向量
    * 必须是一个方阵
    * PCA与特征值分解
        + PCA 将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征
        + PCA算法的优化目标就是
            降维后同一维度的方差最大
            不同维度直接的相关性为0
            协方差矩阵
- SVD分解 奇异值分解
    * 同类间距尽可能小 不同类分间距尽可能大

"""


